Stabile Atmosphärische Grenzschicht über Gebirgsgebieten

Aufgrund von unterdrückter Turbulenz und einer Vielzahl von Prozessen auf unterschiedlichen raumzeitlichen Skalen, die ihre Struktur beeinflussen, ist die stabile atmosphärische Grenzschicht (SAG) die am wenigsten verstandene Form der planetaren Grenzschicht. In gebirgigem Gelände spielt die SAG eine besondere Rolle für Schadstoffausbreitung, die Vorhersage von Minimumtemperaturen, Verkehrsmeteorologie (gefrierender Regen) oder Nebelvorhersage. Wegen Nicht-Stationarität und sporadischer Turbulenz (Intermittency), die aufgrund von wenig verstandenen organisierten nicht- turbulenten Strömungen (so genannten submeso und meso-gamma-skaligen Strömungen) unter Einfluss der komplexen Topographie entstehen, können Ähnlichkeitstheorie und andere konzeptionelle Beschreibungen der SAG nicht angewendet werden, was in schlechter Prognosequalität von numerischen Modellen resultiert. Die Interaktion von Prozessen auf unterschiedlichen Skalen wurde bis jetzt über gebirgigen Oberflächen weder systematisch über längere Zeiträume noch im Zusammenhang mit orographischen Einflüssen untersucht. Ein besseres Verständnis dieser Interaktionen wie auch die Identifikation von dominanten Einflussfaktoren für submeso und mesoskalige Strömungen wird dazu beitragen bessere Parametrisierungen zu entwickeln und damit die Vorhersage der SAG in Gebirgsgebieten zu verbessern. Die Grundannahme im vorliegenden Projekt ist, dass (i) Strömung aller (räumlichen) Skalen in der SAG im Gebirge vorhanden sind, (ii) dass diese signifikant zum vertikalen Austausch von Energie, Masse und Impuls beitragen und (iii) dass diese zumindest teilweise durch die Skalen der Topographie selbst bestimmt sind. Um die Interaktionen dieser Prozesse auf verschiedenen Skalen in gebirgigen SAGs zu untersuchen, soll ein einzigartiger Mehrjahres- Datensatz aus einem Netzwerk von Stationen im Inntal (A), der von Tal- bis Gebirgsstationen reicht, benutzt werden. In einem ersten Schritt wird eine Klimatologie der SAG-Turbulenz-Verhältnisse im Inntal erstellt. Dabei wird der Fokus auf nicht-stationäre, intermittierende Turbulenz und die zugehörigen (turbulenten) Flüsse sowie Turbulenzspektren an allen Station gelegt. Dies wird es ermöglichen Gebiete zu identifizieren, wo submeso-Strömungen die spektrale Lücke überbrücken können, und wo starke nächtliche Durchmischung oder besonders ausgeprägte sporadische Turbulenz auftritt. Darauf aufbauend soll eine Klimatologie der organisierten (nicht-turbulenten) Strömungen für unterschiedliche Zeitskalen erarbeitet werden. Dies wird einerseits anhand des traditionellen Wavelet-Ansatzes aber auch mit Hilfe einer erst kürzlich entwickelten neuen Methode zur Detektion von Ereignissen erreicht. Dabei sollen typische Arten von solchen Strömungen und deren Charakteristik auf allen Skalen identifiziert und deren Beitrag zum totalen vertikalen Austausch bestimmt werden. Drittens wird dann der Zusammenhang zwischen den Elementen dieser Klimatologien und mesoskaligen bzw. lokalen Einflüssen (atmosphärische Stabilität, Windscherung, Skalen der Topographie, etc.) herausgearbeitet um mögliche Antriebsmechanismen der organisierten Strömungen für unterschiedliche Zeitskalen zu isolieren. Schließlich werden an einer der Stationen zwei Feldkampagnen mit zusätzlicher räumlich fein verteilter Instrumentierung durchgeführt. Dieser zusätzliche Datensatz wird es ermöglichen die Resultate der obigen Charakterisierung zu überprüfen bzw. die physikalischen Wirkungsmechanismen zu testen. Dabei soll ein besonderes Augenmerk auf den Einfluss orographischer Skalen (lokale und mesoskalige Topographie sowie Hangneigung) auf die submeso-Strömungen (wie z.B. die Bildung von Schwerewellen oder Oszillationen im katabatischen Wind) gelegt werden.

Turbulence is one of the great remaining challenges in physics and mathematics. It controls how energy, mass and momentum are transported between the Earth surface and the atmosphere. Atmospheric turbulence affects phenomena as diverse as the climate, weather systems, strength of tornadoes, hurricanes and downslope windstorms, air pollution, agriculture as well as glacial melt and runoff. Stable boundary layers are the least-understood group of boundary layers. They form during nighttime or over cold surfaces when the radiative balance is negative. Stable boundary layers are characterised by suppressed turbulence and significant interaction with motions on spatio-temporal scales larger than turbulence. Over mountainous terrain, understanding turbulence is particularly challenging because of horizontal heterogeneity of the mountain surface and the influence of terrain-induced flows on the near-surface turbulence structure. This lack of understanding of complex-terrain turbulence and the absence of the appropriate statistical representation of turbulence effects in mountainous terrain leads to a significant uncertainty in numerical weather prediction and other applications over mountainous areas. In this study turbulence structure over terrain of various complexity and surface characteristics was investigated. We used data from measurement sites ranging from flat to highly complex mountainous terrain, from semi-desert to glaciers. It was shown that turbulence characteristics are strongly influenced by the shape of turbulence, through the so-called anisotropy. Turbulence anisotropy on the other hand depends strongly on how turbulence is produced, i.e. whether the atmosphere is stable or unstable, and if there is large change of wind speed with height. Stably stratified turbulence in particular is significantly deformed under conditions when the wind speed is weak and the motions on scales larger than turbulence strongly influence turbulence. Such deformed turbulence is also more persistent, and does not conform to known statistical representations. During the unstable daytime conditions on the other hand, turbulence will be least deformed (isotropic) when wind speed is weak and buoyancy is a dominant source of turbulence. It was shown that periods that have the same type of anisotropy have similar behaviour irrespective of the complexity of the underlying surface (slope angle, ice surface vs. debris covered). Therefore when anisotropy is taken into account the statistical characteristics of turbulence from all complex mountainous sites show the same relationships as turbulence over flat-terrain. This can in the future help develop a universal statistical representation of turbulence in numerical models that has the potential to significantly improve numerical weather models, hydrological applications, pollution modelling, glacier mass balance modelling, foehn prediction, precipitation forecasts etc.